Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

本研究は,高密度で混雑した状況における歩行者の行動をモデル化し,それをシミュレーションで再現できるようにすることを主たる目的とする。
大佛とそのグループは,心理的ストレス(他者ストレスと目的地ストレス)をベースとする歩行モデルを構築し,個人をベースにしたモデル化によっても群衆流動の特徴である歩行集団の形成が表現できることを確認した。さらに,都市内における歩行者のグロス密度を求める研究,および歩行者がスムーズに目的地に辿り着けるための案内図生成モデルに関する応用研究を行った。
山田とそのグループは,移動体通信システムの性能評価を行うための比較的簡易な歩行モデルを構築し,移動体通信の呼損率等を求めるためのシミュレーションプログラムを開発した。
高橋とそのグループは,まず,高密度下における歩行モデルを研究し,アイコンタクトによる優先権と相手の歩行速度ベクトルのより適切な予測方法を取り入れることによって,歩行者密度が2人/m^2程度まで表現可能なモデルを構築した。ついで,ペア歩行とグループ歩行についてモデル化を行い,グループ歩行者の存在が,迂回による歩行者の歩行距離を増大させ,平均歩行速度を無視できない程度に低減させる(たとえば歩行者密度が0.8人/m^2のとき約20%)ことなどを確認した。このモデルは,歩行者密度が低いときにはグループの仲間と横に並んで歩き,混んできたときには状況に応じてグループ歩行を一時的に解除することで,自然な歩行を行うよう工夫したものである。

【研究分担者】
大佛俊泰	東京工業大学	大学院・情報理工学研究科	助教授	(Kakenデータベース)
山田孝子	電気通信大学	大学院・情報システム学研究科	助教授	(Kakenデータベース)